摘要：随着Internet和银行理财业务的快速发展,信息技术在银行理财业务中被广泛应用。针对银行理财交易信息存量的不断增长,以及传统营销中存在的人为疏漏所导致的非必要错误的情况,提出适用于理财客户的rfm模型结合信息技术对理财营销人员进行系统化管理,实现理财产品推荐指导系统的设计,从而实现人力资源集中整合管理,并高效指导营销人员对客户进行有针对性推荐服务的目的。

摘要：为了能够对群体用户中不确定性和模糊性的行为精确的定量分析和定性相似度的计算,设计了一个基于云模型理论的定性相似度算法来给群体用户构建画像模型.首先,采用识别客户价值最广泛的rfm(Recency,Frequency,Monetary)模型来细分用户.其次,通过云模型变换算法将用户的行为转换为用户的云模型标签,该云模型标签就是对用户行为的一次定量表示,然后通过云模型聚类算法来划分出不同的客户类型,作为客户画像的模型,利用该模型指导商业营销活动.

摘要：针对高分辨率卫星遥感影像的快速精确匹配,是现阶段仍未能很好解决的一个关键性问题。本文将有理函数模型运用于高分辨率卫星遥感影像的自动化匹配中,并针对匹配算法效率不足的问题,将并行技术运用到自动化匹配中。经对某地区资源3号卫星影像数据进行匹配实验,验证了算法的精确性和高效性。

摘要：实现客户管理、转变传统保险营销模式是保险行业大数据应用最重要的一个方向[1]。本文以上海市A保险公司的真实生产客户数据为基础,通过K-means训练客户样本数据,实现保险金融行业对客户的精准营销[2]。本算法基于平均轮廓系数(Average Silhouette Coefficient)寻找最优K值[8]和K-means算法搭建真实客户的聚类模型,然后基于改进的rfm客户模型进行聚类因子建模,迭代优化,该模型可用于产品开发师的设计指南,经真实市场验证可知,该模型可以提升保单投保率和续保率。

摘要：会员运营评估监测模型需要建立在完善的精准用户运营体系之上。鉴于各类商业业态的现实差异,难以简单地设计一个笼统的模型进行概述性分析。出于精准设计会员运营工具的需要,文章以某烟草公司为例,提取其实际客户关系管理系统中的真实数据作为数据来源。首先基于rfm模型,并以实际运维数据为依据将会员分为8类,找出了卷烟行业的高价值会员群体是VIP1-3;其次,采用分层的方式构造会员成长模型,结合VIP2、VIP4-6和VIP7-8会员成长模型,将有高消费行为的会员转变为VIP1会员,将中低消费行为的会员转变为VIP3会员;然后完成了会员生命周期模型的构造,并发现了如下规律:在会员生命周期模型中,激活率与促销活动成正比例关系;最后对会员运营工具的调整与优化进行了论述。

摘要：随着国家大力推动清洁能源行业的发展,LNG(液化天然气)市场竞争愈发激烈,LNG客户关系管理显得愈发重要。如何细分客户,识别价值客户及其消费特征已经成为LNG企业维系客户、提高核心竞争力的重要手段。本文首先阐述了LNG客户细分的背景和意义,由此引申出数据挖掘方法中的聚类分析技术,并将其引入到LNG企业的客户细分中。基于K-means算法,结合LNG行业的特点,在传统rfm客户分类模型的基础上,设计了一种改进型的rfmST模型。基于该模型对某大型能源企业存量客户进行了分类研究,并验证了模型的可行性和有效性。通过本文的研究来识别LNG企业的客户信息,对客户进行分类管理,为LNG企业了解客户、挖掘潜在价值客户、实现差异化营销提供有力的帮助。

摘要：针对服装电商客户细分,设计了包含3种变量8个指标的多层rfm模型,在此基础上,以某电商的服装营销数据为对象,利用SPSS工具对交易数据进行了数据分析,运用主客观综合法确定了各因素的权重,并采用K-Means聚类方法对客户的行为变量进行细分,根据细分结果,结合实际研究问题,分析客户群特征,从而为消费者制定具有个性化的营销策略,来逐步实现精准营销。

摘要：从商品价值、客户价值以及客户与商品购买关系三个角度,利用数据挖掘的技术与方法对某电商平台一年内的订单进行系统分析.首先使用可视化方法、K-means聚类算法,对用户消费行为进行特征分析、商品价值评估,将商品分成4类,并提出相应的销售策略;其次建立rfm等模型对客户进行分群,达到精准营销的目的;最后,基于用户的协同滤波算法,设计电商平台商品推荐系统,并对客户未来可能购买的产品进行预测.为电商平台实现精准营销、运营效益的最大化提供了一种新的思路和方法.